Heat transfer augmentation of the nanofluids is still an attractive concept for researchers due to rising demands for designing efficient he … r finding the relationship of such variables. This study is intended to show the performance of the artificial intelligence (AI) algorithm as an auxiliary method for cooperation with the CFD. The turbulent flow of Cu/water nanofluid warming up in a pipe is considered as a sample of a physical phenomenon. The AI algorithm learns the CFD results. Then, the relation between …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Skin and subcutaneous disease is the fourth-leading cause of the nonfatal disease burden worldwide and constitutes one of the most common burdens in primary care. However, there is a severe lack of dermatologists, particularly in rural Chinese areas. Furthermore, although artificial intelligence (AI) tools can assist in diagnosing skin disorders from images, the database for the Chinese population is limited.
OBJECTIVE: This study aims to establish a database for AI based on the Chinese population and presents an initial study on six common skin diseases.
METHODS: Each image was …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: Imaging evaluation of the cerebral ventricles is important for clinical decision-making in pediatric hydrocephalus. Although quantitative measurements of ventricular size, over time, can facilitate objective comparison, automated tools for calculating ventricular volume are not structured for clinical use. The authors aimed to develop a fully automated deep learning (DL) model for pediatric cerebral ventricle segmentation and volume calculation for widespread clinical implementation across multiple hospitals.
METHODS: The study cohort consisted of 200 children with obstructive hydr
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: The primary objective of this work was to implement and evaluate a cardiac atlas-based autosegmentation technique based on the "Workflow Box" software (Mirada Medical, Oxford UK), in order to delineate cardiac substructures according to European Society of Therapeutic Radiation Oncology (ESTRO) guidelines; review and comparison with other cardiac atlas-based autosegmentation algorithms published to date.
MATERIALS AND METHODS: Of an atlas of data set from 20 breast cancer patients' CT scans with recontoured cardiac substructures creation according to the ESTRO guidelines. Performance
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Artificial-intelligence algorithms derive rules and patterns from large amounts of data to calculate the probabilities of various outcomes using new sets of similar data. In medicine, artificial intelligence (AI) has been applied primarily to image-recognition diagnostic tasks and evaluating the probabilities of particular outcomes after treatment. However, the performance and limitations of AI in the automated detection and classification of fractures has not been examined comprehensively.
QUESTION/PURPOSES: In this systematic review, we asked (1) What is the proportion of correc…
СтатьяСистематический обзорПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVES: The aim of this study was to optimize an intelligent artificial anal sphincter system (AASS) II for patients with severe fecal incontinence.
METHODS: Redesigning and integrating a pressure sensor into the sphincter prosthesis allows us to reduce the sensor volume and makes it suitable for a chronic, ambulatory application. Furthermore, a close-loop frequency control method was designed for the transcutaneous energy transfer system. Finally, a longer working time of the implanted device was obtained by the low-power design of the hardware and software. The new model was implanted i
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The rapid integration of artificial intelligence into workplaces is reshaping work design by augmenting, automating, and reconfiguring human work, with important implications for employee engagement and experience. While Job Demands-Resources (JD-R) theory provides a robust psychological framework for understanding how work characteristics influence wellbeing, insights into how AI alters demands, resources, and organisational dynamics remain fragmented across academic research and organisational practice. This scoping review synthesises academic and practitioner literature to examine how AI ad…
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Cardiovascular disease (CVD) remains the leading cause of death worldwide. While clinical scores provide modest predictive accuracy, the electrocardiogram (ECG) is rarely leveraged for prognosis. Artificial intelligence (AI) and deep learning now enable extraction of high-dimensional features from ECG waveforms for predicting cardiovascular outcomes. Our objective was to systematically evaluate the prognostic performance of AI-enabled ECG models for predicting all-cause mortality, cardiovascular mortality, and major adverse cardiovascular events (MACE). We searched PubMed, Cochrane CENTRAL, IE…
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Reliable assessment of mesenchymal stromal cell (MSC) viability and stem cell-associated properties is essential for ensuring the consistency, safety, and therapeutic potential of MSC cultures before clinical use. However, incomplete understanding of the mechanisms underlying MSC therapeutic effects remains a major barrier to clinical translation and to establishing reliable, standardised quality attributes. Artificial intelligence (AI) may enable automated assessment of these properties, but the performance and clinical relevance of AI-based approaches have not been systematically evaluated. …
СтатьяСистематический обзорОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Artificial intelligence (AI) and procedure-linked digital health technologies are beginning to transform bronchoscopy across three interconnected domains. In terms of diagnostic accuracy, deep learning models applied to endobronchial ultrasound images and bronchoscopic videos can match or exceed human readers in differentiating benign from malignant lesions, although nearly all evidence remains at the level of test-accuracy metrics rather than clinical outcomes. In real-time navigation, AI-augmented fluoroscopy and tomosynthesis platforms represent the clearest example of clinically deployed A…
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Parkinson's disease is a progressive neurodegenerative disorder with both motor and non-motor symptoms. Mental and behavioural non-motor symptoms such as cognitive impairment, sleep disturbances, depression, and anxiety greatly affect quality of life but remain difficult to assess with traditional tools. Artificial intelligence has shown potential in healthcare, yet its role in evaluating these symptoms in Parkinson's disease remains under-reviewed. This systematic review aims to evaluate the performance of artificial intelligence tools in diagnosing, assessing, and managing these …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Nonuniformity is the most critical yet unresolved bottleneck limiting the industrial adoption of multi-physical field drying (microwave, rad … fects and macroscopic quality failure. We further critically evaluate the transition from black-box artificial intelligence (AI) modeling to advanced closed-loop intelligent control strategies involving physics-informed neural networks (PINNs) and digital twins, structured along a perception-prediction-control paradigm. The cascade framework reveals that initial minor he …
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI)-driven personalization has become a central strategy in digital marketing; however, existing studies provide a limited understanding of how AI simultaneously influences customer experience, consumer behavior, trust, and perceived organizational responsiveness.
OBJECTIVE: This study examines the effects of AI-driven personalization on customer experience, purchase intention, consumer trust, and perceived organizational responsiveness within the Indonesian digital market.
METHODOLOGY: A quantitative approach was employed using survey data collected fr…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Synthetic lethality (SL) provides a powerful foundation for targeted oncology by identifying gene pairs whose simultaneous disruption is fatal to cancer cells while sparing healthy tissue. However, mapping these interactions experimentally across the human genome is restricted by massive combinatorial scale and high costs. To address this, computational approaches specifically graph neural networks (GNNs) have become the standard for modeling these complex biological relationships. Hence, by integrating heterogeneous knowledge graph (KG) and multi-omics data, GNNs can effectively capture the t
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Schizo-obsessive presentations in adolescence remain insufficiently characterized, particularly with respect to their cognitive, linguistic, and social-cognitive features. This study explored clinical, neurocognitive, social-cognitive, and thought-language characteristics associated with schizophrenia, obsessive-compulsive disorder (OCD), and schizo-obsessive presentations in adolescents using a Support Vector Machine-based explainable machine learning framework. A total of 182 adolescents were included: schizophrenia with comorbid OCD (n = 27), schizophrenia without obsessive-compulsive sympt
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To characterise the landscape of surgical artificial intelligence (AI) devices approved by the US Food and Drug Administration (FDA).
BACKGROUND: AI has the potential to improve surgical pathways, offering capability across screening, diagnosis, decision support, and intraoperative care. Despite this, real-world adoption remains limited. Regulatory approval serves as a key step in clinical translation but is influenced by challenges in evidence generation, safety, bias, transparency, and implementation. Consequently, the characteristics, evidence base, and functional roles of FDA-c…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND AND AIMS: Despite widespread Infection Prevention and Control (IPC) measures, Healthcare-Associated Infections (HAIs) remain a major concern in Intensive Care Units (ICUs), leading to increased mortality, prolonged hospital stays, and additional healthcare costs. Prognostic prediction models support identification of patients at high infection risk, and Machine Learning and Artificial Intelligence (ML/AI) methods offer the potential to improve such predictions. However, no systematic review has specifically examined ML/AI-based prognostic models for HAI prediction in adult ICU popul…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
IMPORTANCE: The Decipher Prostate Genomic Classifier (GC) and ArteraAI Multimodal Artificial Intelligence (MMAI) platform are widely used prognostic tools for localized prostate cancer (PCa), yet no direct comparison has been performed within the same patient cohort.
METHODS: We sought to evaluate the concordance and prognostic value of GC and MMAI across multi-institutional cohorts totaling 688 patients with localized and oligometastatic PCa. These included populations enriched for African American and East Asian patients. GC and MMAI scores were stratified into risk groups based on specimen…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Heart failure remains a leading cause of global morbidity and mortality, yet routine clinical indices often miss the regional biomechanical disturbances that drive progression and shape treatment response. This State-of-the-Art review examines how finite-element (FE) modeling, additive manufacturing, and artificial intelligence (AI) are converging to improve the diagnosis, phenotyping, procedural planning, and prognostic assessment of heart failure (HF). Although these technologies have matured in structural heart disease and transcatheter intervention research, their greatest translational po…
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Pathological complete response (pCR) following neoadjuvant chemoradiotherapy (nCRT) in locally advanced rectal cancer (LARC) is a key prognostic marker with implications for response-adapted management. Although magnetic resonance imaging (MRI) is central to response assessment, differentiating residual tumour from treatment-related changes remains challenging. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models applied to MRI show promise in predicting pCR; however, variability in methodology and performance limits clinical translation.
METHODS: A search of Embase, Medl…
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования